基于最坏情况条件鲁棒利润的发电机组最优组合

采用最坏情况条件风险价值方法刻画电价风险,并定义最坏情况条件鲁棒利润描述发电商的利润,考虑机组启停,建立了基于最坏情况条件鲁棒利润的发电机组最优组合模型.在盒式不确定集下,将所建模型转化为混合整数二阶锥规划进行求解.通过10机24时段系统的算例仿真,验证了所建模型和求解方法的有效性.     

基于人工神经网络和随机游走模型的汇率预测

由于金融数据具有随机性特征,使得建模和预测变得极其困难.提出一种组合预测方法,即假定任何金融时序数据由线性和非线性两部分组成,将其中线性部分的数据通过随机游走(RW)模型进行模拟,剩余的非线性残差部分由前馈神经网络(FANN)和诶尔曼神经网络(EANN)协同处理.从实证结果可知,该组合方法相比单独使用RW、FANN或EANN模型有更高的预测精度.     

阶梯激励合约下代理人行为与合约激励效果

基于委托代理理论研究了阶梯激励合约下的代理人行为,并从委托人角度探讨了最优合约设计的问题。在一般市场需求分布和代理人效用函数下,代理人的效用可能是其努力水平的双峰函数,且存在一个阈值使得当合约绩效奖励超过该阈值时,代理人的努力水平“跳跃式”增加。通过比较阶梯激励合约与其他两类激励合约发现,当代理人是风险厌恶型且代理人的产出完全依赖于其努力水平,委托人总是更偏好阶梯激励合约。     

基于支持向量机的网站服务质量实时监控方法

利用支持向量机(support vector machine,SVM)在两类模式识别中所表现出的良好适应性,采用SVM把网站服务质量的评价信息分成两类:服务投诉和非服务投诉.通过服务质址监控表格对投诉率的上限进行控制,实现了系统对服务质量的自动监控.实验结果表明,采用基于SVM网站服务质量监控方法能够对网站的服务质量进行实时临控,并且优于基于指标的服务质量监控方法.     

矩阵Hoffman-Wielandt型乘法相对扰动界

<正>1引言设A是一个方阵,(?)是它的扰动矩阵.特征值的加法扰动和乘法扰动是矩阵特征值的两种不同类型的扰动.当(?)=A+E时,称(?)是A的加法扰动矩阵;当(?)=D_1~*AD_2时,其中     

基于可拓方法我国银行体系脆弱性的评价

在银行体系脆弱性评价中借助物元的概念,建立了银行体系脆弱性评价模型,并采用较为客观的评价方法——可拓方法对该模型进行评价,介绍了一种新的银行体系脆弱性评价方法.消除了其它主观评价方法带来的偏差,从而为我国银行体系脆弱性的监管决策提供有益参考.     

考虑传统双渠道和BOPS双渠道的消费者和零售商决策研究

本论文在全渠道零售的BOPS模式下,考虑允许退货研究消费者渠道选择问题。首先研究传统双渠道和实施BOPS的双渠道下的消费者和零售商决策。然后加入退货设定,对二者的决策进行重新研究和对比分析。研究发现:不考虑退货的情况下,引入BOPS模式能够提升实体店对零售商及消费者的吸引力;退货情况下,引入BOPS使消费者更愿意选择线下购买和销售,但不一定总能带来销售总量的增加;实施BOPS时,退货允许让零售商更愿意在实体店销售,同时消费者的购买渠道选择也变得复杂。     

稳健改进的AO型异常点检测法在金融时序中的应用

针对金融时间序列数据易受外界突发事件干扰而产生连续性异常点的特点,本文首先分析了Chang,Tiao和Chen(1988)~([11])提出的金融时间序列AO型异常点检测法的不稳健性,并对其进行稳健改进得到稳健检测统计量,而且在理论上证明了改进检测统计量的优良性;随后模拟了五种污染率下的时序数据,分别用三种检测法对其中的异常点进行检测,发现稳健检测法准确率最高;最后用R语言对上海黄金交易所2008年1月2日至2013年3月29日含金量为99.99%的黄金交易收益率的异常现象进行稳健检测,结果显示本文提出的稳健检测法比传统的检测法对异常点检测能力显著提高,并且能更好的捕捉到我国金融市场的异常特点。该方法不仅对于金融风险的研究具有理论上的意义而且对金融时间序列的稳健建模具有一定的参考价值。     

我国交通运输企业经营效率测度与提升

为测度交通运输业经营效率,并挖掘出有针对性的效率提升措施,采用Super-SBM模型考察了交通运输行业上市公司经营效率.实证结果表明,2009-2013年我国交通运输企业的经营效率呈下降趋势.我国交通运输企业经营效率值差异较大,按经营效率和经营效率增长率分为低效率负增长、低效率高增长、高效率负增长和高效率高增长组.人工成本是影响交通运输企业经营效率的重要原因,因此,交通运输企业须组织变革,降低人工成本,提高经营效率.交通运输业行业对固定资产投入的收益需要一定的周期,因此可以建立全国统一的交通运输系统,提高资本利用率等方式来提高交通运输业整体经营效率.     

带交货期的工件族生产与配送的排序问题

本文考虑了多个客户订购不同种类的工件,工件生产完后需要运输到客户的单机供应链排序问题.由于工件属于不同的种类,在加工不同种类工件前要有一个准备时间.每个客户分布在不同位置,客户的每个工件都有一个交货期,工件是分批配送的,每一批配送需要花费一定的时间及费用.考虑了两个与交货期有关的目标函数,分别给出了它们的最优算法.